跳到主要内容

2 篇博文 含有标签「auto.js」

查看所有标签

· 阅读需 3 分钟
老陈

下面我们来演示一个简单的脚本, 方便新手入门, 最后的脚本源码请到下载中心的脚本案例中去下载

脚本要做的是在主页打开浏览器, 并搜索相应内容

首先, 我们点击控件载入, 分析出浏览器图标在什么地方, 在"系统应用"里

很好办, 我们发现有控件ID com.android.launcher3:id/preview_background

其它也是一样, 我们都能找到唯一的匹配参数, 如果一个参数不够, 那就多个

如果多个控件参数还是无法匹配, 我们可以匹配控件大小以及控件位置, 以及结合父子关系去匹配

然后我们输入搜索文本如何泡妞

我们要启用一下YY输入法, 如果我们要注入中文到编辑框里, 一般需要点击一下编辑框, 以进入输入状态

这里界面没有显示搜索按钮, 我们可以使用key_confim()注入搜索确认键到系统模拟器按下键盘的搜索键进行搜索

在编写代码的过程中, 如果我们只需要测试某行点击代码, 注释即可, 在pycharm中默认注释代码的快捷键是ctrl + / 如下所示, 我们只需要执行输入本文这句代码, 那我们注释其它代码即可.

最终的核心代码如下:

from yydsplus import *


def wait_activity(name: str):
    sleep(1)
    while True:
        if device_foreground_activity() == name:
            return


def main():
    fg = device_foreground_activity()
    # 我们开启引擎的日志调试, 开启这个会打印更多的日志
    engine_set_debug(True)

    # 确保返回到首页
    key_home()
    key_home()
    # 打印当前活动界面名
    util.print_with_time(">> 当前界面:" + fg)

    # ui_match 返回一个控件数组, 所以我们直接选第一个进行点击
    ui_match(resource_id="com.android.launcher3:id/preview_background")[0].click_node()
    sleep(3)
    ui_match(text="浏览器")[0].click_node()
    wait_activity("com.android.browser.BrowserActivity")

    sleep(3)
    ui_match(resource_id="com.android.browser:id/url")[0].click_node()

    # 为了提高我们脚本的稳定性, 我们一般要加点延时
    sleep(4)

    # 输入文本进行搜索
    x_input_clear()
    sleep(1)
    x_input_text("如何泡妞")

    # 确认搜索
    key_confirm()

运行以上工程, 我们成功进入了界面

· 阅读需 2 分钟
老陈

脚本代码​

import hashlib

def yolo_find_x(specify_labels=None, min_prob: float = 0.9, use_gpu=False) -> List[ResYolo]:
    """
    通过yolo算法识别当前屏幕内容

    :param specify_labels: 是否寻找指定label内容
    :param min_prob:   最低置信率
    :param use_gpu:    是否使用gpu运算

    :returns: 识别结果列表
    """
    if specify_labels is None:
        specify_labels = []
    str_fds = screen_yolo_locate(use_gpu=use_gpu)
    sp_fds = str_fds.split('\n')
    results: List[ResYolo] = list()
    for fd in sp_fds:
        if fd != "":
            result = re.match(
                r'{label=\'(.*)\', cx=(\d+), cy=(\d+), x=(\d+.\d+), y=(\d+.\d+), w=(\d+.\d+), h=(\d+.\d+), '
                r'prob=(\d+.\d+)}',
                fd).groups()
            res_yolo = ResYolo(
                result[0],
                int(result[1]),
                int(result[2]),
                float(result[3]),
                float(result[4]),
                float(result[5]),
                float(result[6]),
                float(result[7]),
            )
            if res_yolo.prob >= min_prob:
                if len(specify_labels) > 0:
                    for it in specify_labels:
                        if re.match(it, res_yolo.label):
                            results.append(res_yolo)
                else:
                    results.append(res_yolo)
    return results

# 对文件进行md5计算, 检查文件是否完整
def md5_file(path):
    md5 = hashlib.md5()
    f = open(path, mode="rb")
    md5.update(f.read())
    f.close()
    md5_sum = md5.hexdigest()
    return md5_sum


def main():
    m1 = os.path.exists("/data/local/tmp/yyds.bin") and md5_file("/data/local/tmp/yyds.bin")
    m2 = os.path.exists("/data/local/tmp/yyds.bin") and md5_file("/data/local/tmp/yyds.param")
    if m1 != "dd90463d425e889abb0015bca59f2537" or m2 != "e89facf887d5088177d262119a8fb89b":
        toast("未正确下载ncnn模型文件, 正在下载")
        download("https://----------.com/auto/last-sim-opt.bin", "/data/local/tmp/yyds.bin")
        download("https://----------.com/auto/last-sim-opt.param", "/data/local/tmp/yyds.param")
    else:
        toast("模型已正确配置")

    while True:   
        time.sleep(5)
        print("扫描识别中")
        yolo_res_list = yolo_find_x()
        if len(yolo_res_list) > 0:
            for yolo_res in yolo_res_list:
                if yolo_res.label == "label2" or yolo_res.label == "label1":
                    print("点击:", yolo_res)
                    time.sleep(1)
                    click(yolo_res.cx, yolo_res.cy)
                    toast(str(yolo_res))